写一个名为capture c++的函数 将输入图像调整到模型所需的尺寸，并通过填充来保持图像的宽高比，适用于yolov5 ncnn常见的深度学习模型 返回数据

在C++中，为了创建一个名为`capture_and_preprocess`的函数，用于处理输入图像并将其调整到YOLOv5或NCNN等常见深度学习模型所需的尺寸，你可以按照以下步骤编写：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include "ncnn.h" // 如果你使用的是NCNN库

// 定义预处理函数
cv::Mat capture_and_preprocess(const cv::Mat& input_image, int model_input_size) {
    cv::Mat resized_image;
    // 确保原始图像宽高比不会失真
    double scale_factor = static_cast<double>(model_input_size) / std::max(input_image.cols, input_image.rows);
    cv::Size output_size(model_input_size, model_input_size * input_image.rows / input_image.cols);

    // 缩放并保持纵横比
    cv::resize(input_image, resized_image, output_size, 0, 0, cv::INTER_LINEAR); // 使用双线性插值进行缩放

    // 如果需要填充以达到整数倍的尺寸
    if (resized_image.cols % model_input_size != 0 || resized_image.rows % model_input_size != 0) {
        int pad_h = model_input_size - resized_image.rows % model_input_size;
        int pad_w = model_input_size - resized_image.cols % model_input_size;
        cv::Mat padded_image(resized_image.size(), CV_8UC3, cv::Scalar(127, 127, 127)); // 或者根据需求填充背景色
        padded_image(cv::Rect(0, 0, resized_image.cols + pad_w, resized_image.rows + pad_h)) = resized_image;
        resized_image = padded_image;
    }

    return resized_image;
}

// 示例使用
cv::Mat input_image; // 假设已加载或捕获的图像
int model_input_size = 640; // 模型所需的输入尺寸，比如YOLOv5
cv::Mat processed_image = capture_and_preprocess(input_image, model_input_size);

这个函数首先计算适当的缩放比例，然后根据比例对图像进行缩放，如果必要的话，还会填充边缘以满足模型所需的整数倍尺寸。最后返回预处理后的图像。